Googles direkte Verkäufe an TPUs sind eine Geschichte bezüglich der Marge – keine Geschichte bezüglich einer Neubewertung.

Im April gab Google bekannt, dass es mit dem Verkauf seiner Tensor Processing Units beginnen werde – der Chips, die es ein Jahrzehnt lang entwickelt hat, um seine eigene KI-Systeme zu betreiben – an eine ausgewählte Gruppe von Datenzentren von Drittanbietern. Damit wird der Verkauf nicht mehr nur über den Cloud-Dienst erfolgen, sondern direkt an die Datenzentren.Google wird seine TPUs an eine ausgewählte Gruppe von Drittanbietern verkaufen.Der Markt interpretiert dies als den Beginn einer langsamen Jagd von NVIDIA. Alphabet wird auf einem Marktkapitalisierung von 4,1 Billionen US-Dollar etwa mit einem Kursziel von 17-fach dem durchschnittlichen Ertragswert in der letzten Zeit angeboten. Der Markt betrachtet Alphabet dabei als Werbeunternehmen – nicht als Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von KI-Infrastrukturen konzentriert. Damit ergibt sich folgendes Szenario: Google soll zu einem Anbieter von KI-Chips werden, wie NVIDIA es tut. So kann das Aktienkurswert von Alphabet endlich den „Premium“, den seine Konkurrenten auf der Titelseite erhalten, erreichen.

Diese Fantasie setzt voraus, dass der Anstieg der Umsätze durch den Verkauf von Silizium entsteht. Die eigenen Zahlen von Google zeigen jedoch, dass der Wert an anderer Stelle liegt.

Der Chip ist der Ort, an dem Google Wert schafft – nicht der Ort, an dem er diesen Wert erzielt. Die Anthropic-Agreement ist die Beweis dafür.

Anthropics ist Google’s größter externer Kunden von TPUs – das ist ein perfektes Beispiel für die beiden Geschäftsmodelle, die nebeneinander existieren. Die Expansion im Oktober 2025 ermöglichte Anthropics den Zugang zu bis zu einer Million TPUs sowie mehr als einem Gigawatt an Kapazität – ein Deal, der zahllose Milliarden wert ist.Zugang zu bis zu einer Million TPUs und mehr als einem Gigawatt.Unabhängige Schätzungen teilen diese Ausgaben auf eine aufschlussreiche Weise auf: Rund 400.000 Ironwood-Chips wurden an Anthropic als direkte Hardwareverkäufe verkauft – das entspricht etwa 10 Milliarden Dollar für fertige Racks. Broadcom war dabei der Handelsvertreter. Die restlichen 600.000 Chips werden über Google Cloud vermietet – das entspricht etwa 42 Milliarden Dollar an Vertragskapazität.400.000 TPUv7 Ironwood-Units – etwa 10 Milliarden US-Dollar – wurden von Broadcom direkt an Anthropic verkauft. 600.000 Units wurden über GCP vermietet; das entspricht etwa 42 Milliarden US-Dollar an RPO.Derselbe Kunde, derselbe Chip – doch zwei völlig unterschiedliche Wirtschaftsmodellen.

Die gemietete Hälfte ist der Schlüssel zum Erfolg. Google behält die Rechte an der Flotte, den Softwarestack im ganzen System, die regelmäßigen Einnahmen – und seinen Betriebsmarge auf jeder Ebene. Die verkaufte Hälfte ist eine einmalige Transaktion, bei der Google das Silicon liefert, einen Teil des Gewinns von dem Chiphersteller erhält und dem Käufer die Integrationarbeit überlässt, die den Vorteil ermöglicht hat. Ein Geschäft mit Silicon ist also die Art und Weise, wie NVIDIA seine Einnahmen in Höhe von 60,4 Milliarden Dollar aus den Data-Center-Computern erzielt – sowie seinen Anteil von etwa 80%.Rund 80 Prozent des Marktes für KI-Aacceleratoren sowie 60,4 Milliarden US-Dollar an Einnahmen aus den Rechenleistungen in Datencentern.Die Errichtung einer neuen Infrastruktur von Grund auf bedeutet, die bestehende Infrastruktur zu untergraben – dabei müssen jedoch niedrigere Gewinne und höhere Investitionen eingepreist werden als bei Googles bestehendem Cloud-Angebot.

Schauen Sie sich an, wo die wirtschaftlichen Aspekte des TPU bereits im Gewinnbericht auftauchen. Im zweiten Quartal stiegen die Einnahmen von Google Cloud um 82 Prozent im Jahresvergleich auf 24,8 Milliarden US-Dollar. Der operative Umsatz verdoppelte sich sogar – auf 8,8 Milliarden US-Dollar. Das entspricht einer operativen Marge von etwa 35 Prozent.Die Umsätze mit Cloud-Diensten stiegen um 82% auf 24,8 Milliarden Dollar. Der operativen Ertrag verdoppelte sich sogar – auf 8,8 Milliarden Dollar.Auf einer hyper-skaligen Cloud – mit einem abgeschlossenen Auftragsvolumen von 514 Milliarden Dollar hinter sich.514 Milliarden Dollar an unerledigten AufträgenDiese Marge-Erhöhung zeigt, dass das TPU funktioniert. Da Google seine Modelle auf eigenem Silizium betreibt, kann es Gemini etwa 58% unter dem Preis von Anthropics Claude oder 60% unter dem Preis von OpenAI’s Flaggschiff anbieten – und das bei jedem Token. Gleichzeitig behält Google immer noch eine gewisse Marge.58% niedriger als Anthropics’ Claude Opus 4.7 und 60% niedriger als OpenAI’s GPT-5.5.Konkurrenten können keine solchen „Ränder“ einfach kaufen. Das kommt nicht als „TPU-Umsatz“ auf – alles wird als Cloud-Marge angezeigt.

Der Handels- und Silicon-Sektor finanziert sich nicht nach diesen Bedingungen. Alphabet erzielte im Quartal einen negativen Freiheitscashflow – 39,1 Milliarden Dollar an operativen Cashflows gegenüber 44,9 Milliarden Dollar an Investitionsausgaben.39,1 Milliarden Dollar an Betriebs Cashflow und 44,9 Milliarden Dollar an KapitalausgabenDie vorgeschriebenen Investitionskosten für das Jahr 2026 wurden auf etwa 205 Milliarden Dollar angehoben.Er erhöhte seine Prognose für die Investitionen im Jahr 2026 auf 205 Milliarden Dollar.Und zum ersten Mal seit seiner IPO im Jahr 2004 verkaufte es 80 Milliarden Dollar an neue Aktien.80 Milliarden Dollar an EigenkapitalaufstockungEs geht also darum, die Kosten für den Aufbau zu tragen. Die Begründung für die Chipverkäufe ist, dass die Aktionäre reduziert werden, um die Investitionen in diese Flotte zu finanzieren. Google überlegt jetzt, diese Produkte an Dritte zu verkaufen – mit einem niedrigeren Margebetrag als wenn sie selbst vermieten würden. Das ist eine seltsame Form der Kapitalallokation, wenn das Ziel es ist, die Erträge pro Aktie zu verbessern. Es macht nur Sinn, wenn das Ziel darin besteht, durch eine große Masse von Aktien einen Einfluss auf den Markt zu gewinnen – ein Unternehmen im Wert von 4,1 Billionen Dollar braucht schließlich eine sehr große Anzahl an Hardwareprodukten, bevor es die Erträge pro Aktie verbessern kann.

Die schwierigere Frage ist, ob die angebotenen Vorteile des TPU tatsächlich auch nach dem Einsatz außerhalb des Herstellers überdauern können. Die Aussagen bezüglich der höheren Kosten-Nutzen-Ratio, der um 44 % niedrigeren Gesamtkosten pro Betriebseinheit im Vergleich zum NVIDIA GB200 sowie der um 52 % niedrigeren Kosten pro effektiven Petaflop im Vergleich zum GB300 – all das sind zwar real, aber es handelt sich dabei um Eigenschaften, die auf der Google-Plattform entstehen.Der Gesamtkostenprozentsatz für den TPUv7 Ironwood-Chip ist etwa 44% niedriger als bei der GB200. Bei Anthropic ist der Gesamtkostenprozentsatz pro effektivem PFLOP um ca. 52% niedriger als bei der GB300.Sie hängen von Googles energieeffizientem Design, seinen eigenen Softwarelösungen, seinem Netzwerk sowie der engen Abstimmung zwischen den Modellen und dem Silizium ab. Wenn man einfach nur einen Chip an einen Dritten übergeben würde, der seine eigene Flotte betreibt und seine eigene Software verwendet, dann sinkt der Vorteil gegenüber anderen Anbietern zur durchschnittlichen Ebene. Nvidias 80-prozentige Marktdominanz geht nicht zurück, weil die TPUs allein auf ihrem Können gewonnen wurden. Sie sinkt jedoch langsam, weil Kunden wie Anthropic bewusst die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter vermeiden – Anthropic nutzt sowohl TPUs als auch Amazon’s Trainium sowie Nvidias GPU-Technologie parallel.Vielseitige Rechenstrategie, die die TPUs von Google, die Trainium von Amazon und die GPUs von NVIDIA nutzt.Und weil Nvidias eigener Rubin-Technologie nicht mehr so effektiv ist wie früher. Man kann einen Teil des Erfolgs der Konkurrenten auf die Entscheidungen der Kunden sowie auf die Fehler der Rivalen zurückführen – und nicht auf die eigenen Produktfehler.

Deshalb ist der eigentliche „Schlachtplatz“ in der Software – nicht im Silizium. Google und Meta setzen heimlich auf TorchTPU, ein Ansatz, um PyTorch nativ auf TPUs zu nutzen. Das ist eine Herausforderung für die Kosten der CUDA-Switches.TorchTPU zielt darauf ab, PyTorch auf TPUs auszuführen – dabei soll der Umstellen von Tools in CUDA-Systeme vermieden werden.Diese Anbieter haben das NVIDIA-Ecosystem seit zwei Jahrzehnten zusammengehalten. Wenn das funktioniert, wird der Vorteil in Bezug auf die Kosten- und Nutzenrechnung auf die Außenstehenden übergehen – und ein echtes Geschäftsmodell wird möglich. Falls das nicht klappt, verkauft Google schnelle Chips in einer Welt, in der die Entwicklungsgewohnheiten immer noch auf CUDA basieren.

Die Neubewertung, falls sie stattfindet, wird in der Randlinie angezeigt – nicht in den Chipauslieferungen.

Der Verkauf von Silizium ist das Hauptthema – der Kostenmotor hingegen ist die eigentliche Geschichte. TPU hat bereits seine Wertigkeit für die Aktionäre gezeigt – nicht als Produkt, das an Dritte verkauft werden kann, sondern als Grund dafür, dass Googles eigene KI-Technologie billiger zu betreiben ist als die von anderen Unternehmen. Zudem wächst Googles Cloud mit einem Gewinnmarge von 82%. Der Markt bezahlt bereits einen großen Teil dieses Erfolgs durch die Steigerung der Marge von Google Cloud. Der direkte Verkauf des Chips bedeutet, dass die Kontrolle über dieses Geschäft an andere übergeht – und dadurch wird die Marge geringer. Zudem kostet das den Aktionären Kapital. Es handelt sich dabei um ein vernünftiges Nebengeschäft – aber auch um einen seltsamen Grund, das Rating eines gesamten Unternehmens neu zu bewerten. Man sollte auf die Marge von Google Cloud achten – und darauf, ob TorchTPU diese Vorteile weiterhin bietet. Die Bewertung des Unternehmens wird danach erfolgen, nicht nach der Anzahl der verkauften Racks an Data-Center-Anbietern.